La Datavisualisation
Formation
En Ligne
Avez-vous besoin d'un coach de formation?
Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
Description
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Typologie
Formation
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Méthodologie
En ligne
-
Dates de début
Dates au choix
Présentation
Présentation
De la collecte à la préparation de données en passant par le choix de la meilleure visualisation pour le meilleur data storytelling, une formation qui se veut complète pour développer de la valeur ajoutée fondée sur la data.
Cette formation s'appuie sur de nombreux résultats, des démonstrations en ligne et des exemples concrets. Pendant tout le déroulement de la formation, une attention particulière sera apportée au vocabulaire spécifique du monde digital en précisant les définitions de nombreux termes qui constitue autant de barrière à la compréhension de cet univers.
Objectifs
Objectif session
Collecter la donnée avec pertinence
Préparer la donnée avec pertinence
Méthodologie d’utilisation d’un logiciel de Business Intelligence
Les fondamentaux d’un logiciel de Business Intelligence (fonctions de mise en forme, de croissement de données, de calculs, de paramétrages, de cartographie de base)
Le datastorytelling ou l’art de raconter des histoires : méthodologie et facteurs clés
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Objectifs
Objectif session
Collecter la donnée avec pertinence
Préparer la donnée avec pertinence
Méthodologie d’utilisation d’un logiciel de Business Intelligence
Les fondamentaux d’un logiciel de Business Intelligence (fonctions de mise en forme, de croissement de données, de calculs, de paramétrages, de cartographie de base)
Le datastorytelling ou l’art de raconter des histoires : méthodologie et facteurs clés
Pré-requis & Profil des participants
Pré-requis nécessaire
La formation nécessite la connaissance des pré-requis suivants :
Bonne maîtrise d'Excel ou tableur idoine
Utilisation des fonctions de calculs sous un tableur
Connaissances des fonctions liés aux tableaux croisées dynamiques sous un tableur est un plus
La maîtriser d'Internet et les connaissances en base de données sont un plus
Elle s'adresse au public suivant :
Responsables digitaux
Account Manager
Digital Marketeur ou Webmarketeur
Les Avis
Les matières
- Colorimétrie
- Pétrole
- Méthodologie
- Cartographie
- Analyse de données
- Calcul
- Analyse de résultats
- Marketing de produits
- Plan marketing
- Stratégie de marque
- Développement durable
- Marketing
Professeurs
Christophe Mangalte
Fondateur d'Apidae, conseil en marketing et innovations durables
Le programme
Premier jour
Premier jour
1. La data visualisation : contexte de l'informatique décisionnelle en entreprise
- Un nouvel écosystème digital où la data est le cœur et le pétrole du système
Un nouvel écosystème digital où la data est le cœur et le pétrole du système
- Voir pour mieux piloter, tels sont les enjeux du marché des logiciels de Business Intelligence
- Exercice : Décrypter les enjeux de la data dans l'entreprise - Analyse de la vision cible d'une infrastructure SI tournée vers la data
- Décrypter les enjeux organisationnels
- Nouveaux métiers et structuration d'équipe
- La préparation des données et leurs nettoyages
La préparation des données et leurs nettoyages
- La data visualisation ou l'art de préparer les données pour les faire parler
- 2 axes : un axe d'analyse de données et un axe d'exploration de la donnée
- Exercice : la connexion aux sources de données, un enjeu majeur pour permettre leurs analyses
- Une vison statique et une vision dynamique par construction d'un référentiel : Data Lake
- Exercice : mise à jour en temps réel ou la bonne fréquence et les bons formats
- Exemple avec Tableau Public d'automatisation du traitement de l'import de données
- La notion de jointure et d'union de données pour agréger des fichiers de la même forme ou croiser des données de fichiers divers avec une clé de rapprochement
- Exemple de jointure et d'unions
2. Théorie des 4V et 4VSL : Le contenant et le contenu - Donner du sens !
- Deux dimension : l'analyse de données + la mise en forme des données
Deux dimension : l'analyse de données + la mise en forme des données
- Exemple de lecture de données : graphiques, infographies, séries, agrégation, cartographie, symboles
- Practice sur des graphiques et infographies clés
- Mise en application de la théorie 4VSL sur un business case concret : les fakenews de Facebook
- Construire la matrice de valeurs des données clés (Matrice de KPI)
- Exemple de mise en forme : Isoler, mettre en rapport, mettre en évidence un calcul un raisonnement, le zoom, la colorimétrie
Exemple de mise en forme : Isoler, mettre en rapport, mettre en évidence un calcul un raisonnement, le zoom, la colorimétrie
- Vidéo de décryptage de la datavisualisation
- Business Case : Explorer la donnée pour trouver les données à raconter
- Datasets de suivi commercial d'une entreprise et d'un projet
- Décrypter les types de data visualisation pour se centrer sur la compréhension du consommateur de l'information
- Business case Netflix et AirBnb : le bon graphique pour la bonne donnée
- Comment devenir un iron dataviz ?
- Les outils de la datavisualisation : le panorama des solutions d'exploration de donnée et de Business Intelligence
- Apprendre à utiliser la bonne visualisation - différence entre une visualisation - un dashboard et un storytelling
- Disséquer les éléments de l"histoire pour donner du sens à chaque élément
- Exemple détaillé autour de la matrice Superstore sous Tableau Software
- Accès à la bibliothèque de dataviz de Tableau Public par métier
Deuxième jour
Deuxième jour
3. La data visualisation en pratique : business case de création d'une matrice de pilotage projet ou financier
- Business case contre sur un projet de groupe :
Lister les projets et la nature des projets - Construire une matrice de KPI pour piloter une business unit avec un logiciel de BI :
Lister les projets et la nature des projets
- Import des données
- Union et jointures des données
- Choix des principales analyses
- Exploration de la donnée
- Dashboard et interactivité
- Storytelling data
- Atelier de schéma narratif : restitution actuel des suivis de projets
- Schéma narratif alternatif en commun
- Lister les besoins en outils et en données
- Création des analyses, des dashboards de KPI puis écriture du storytelling
- Jeu de lego pour isoler les datas clés et l'histoire
- Atelier de préparation des pitchs
- Exemple de restitution et sources de données créatives sur les données
4. Data Visualisation et Data Storytelling : Objectifs Pitchs de ces données projets. Un projet à pitcher en équipe
- Aménagement et corrections
- Enrichissement des projets et présentation d'un storytelling type et exemple de projets défendus
- Focus sur les objectifs business des projets
- Conclusion et ouverture sur l'intérêt de centre son organisation sur la data et les enjeux de la BI en entreprise, la création d'un écosystème de technologies avancées dont la BI est la première brique
- QCM sur la data visualisation (20 questions pour s'assurer de l'acquisition des connaissances de base)
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